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    Pruebas de rendimiento sobre el Clúster de CPUs y GPUs empleando simulación N-body

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    FP494.pdf (967.7Kb)
    Date
    2018-09
    Author
    Lapa Romero, Noemi Maritza
    Fiestas Iquira, Jose Antonio
    Tenorio Trigoso, Alonso
    Nuñez Medrano, Yuri
    Metadata
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    Abstract
    En las últimas décadas el campo de la computación ha sido una de las áreas que más se ha desarrollado y a su vez permitió que se desarrollaran otros campos en los cuales se necesitaba procesar, simular, curar o resumir data tanto en el campo de la investigación, empresa y entretenimiento Con el paso del tiempo esta cantidad de procesamiento fue incrementándose constantemente debido a las necesidades actuales de los usuarios y la creciente cantidad de aplicaciones disponibles para los usuarios, por ejemplo, se suben aproximadamente 400 horas de videos a YouTube cada minuto [1], 300 millones de fotos a Facebook diariamente [2] y por cada evento producido en un experimento del CERN se genera 1 Mb de datos, ocurriéndose aproximadamente 600 millones de eventos por segundo [3] por lo que ha sido necesario incrementar el poder computacional y al hacerse cada vez más difícil tener todo esta capacidad de cómputo en una sola máquina se comenzó a trabajar implementado clústeres de computadores, computadoras en Grid, y crear tecnologías como Big Data para el almacenar y procesar los datos. En el presente trabajo se presenta la implementación de un clúster híbrido de computadores la cual incluye el uso de CPUs y GPUs, se detalla la construcción y configuración, las pruebas de rendimiento usadas para la comparación uso y no uso de GPUs, así como un análisis de los resultados de las pruebas de rendimiento ejecutadas sobre el clúster.
    URI
    http://dx.doi.org/10.18687/LACCEI2018.1.1.494
    http://axces.info/handle/10.18687/2018102_494
    URI Others
    http://laccei.org/LACCEI2018-Lima/meta/FP494.html
    Copyright
    https://laccei.org/blog/copyright-laccei-papers/
    Track
    Software Engineering, Telecommunications, Cybersecurity and Computational tools
    Collections
    • 2018 LACCEI - Lima, Perú

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